본 논문에서는 3차원 그래픽스 시스템에 적용 가능한 고성능 스캔변환회로를 설계하고 FPGA로 구현한 내용을 기술한다. 스캔변환회로의 성능을 높이기 위하여 본 논문에서는 계층적 타일기반 탐색기법과 SIMD 구조를 적용한 스캔변환회로 구조를 제안한다. 제안한 스캔변환회로는 Xilinx Vertex4 LX100 FPGA 디바이스에서 약 124Mhz로 동작가능하며, 실제 연산결과의 올바른 출력을 확인하기 위해 셰이더, 텍스처 매핑회로 그리고 $240{\times}320$ 컬러 TFT-LCD의 컨트롤러를 설계하여 통합하였다. FPGA상에 구현된 스캔변환회로는 약 311Mpixels/sec의 픽셀 생성율을 가지므로 데스크 탑 PC용 3차원 그래픽스 시스템뿐만 아니라 고성능을 요구하는 모바일 3차원 그래픽스 시스템에도 적용 가능하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1690-1710
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2014
In this paper, we propose the rapid implementation of a 3-dimensional (3D) facial reconstruction from a single frontal face image and introduce a design for its application on a mobile device. The proposed system can effectively reconstruct human faces in 3D using an approach robust to lighting conditions, and a fast method based on a Canonical Correlation Analysis (CCA) algorithm to estimate the depth. The reconstruction system is built by first creating 3D facial mapping from a personal identity vector of a face image. This mapping is then applied to real-world images captured with a built-in camera on a mobile device to form the corresponding 3D depth information. Finally, the facial texture from the face image is extracted and added to the reconstruction results. Experiments with an Android phone show that the implementation of this system as an Android application performs well. The advantage of the proposed method is an easy 3D reconstruction of almost all facial images captured in the real world with a fast computation. This has been clearly demonstrated in the Android application, which requires only a short time to reconstruct the 3D depth map.
전립선 영상은 비용이 상대적으로 저렴한 경직장 초음파 영상을 이용하여 전립선 진단에 많이 사용된다. 경직장 초음파 영상은 3차원으로 촬영되어 여러 장으로 하나의 진단 단위가 만들어 진다. 의사는 진단을 위해 2차원 영상을 순서대로 모니터에 표시하여 볼 수도 있고, 3차원의 영상을 볼 수도 있다. 2차원 영상은 원 영상을 그대로 출력하면 되지만, 3차원 영상은 다양한 각도에서 보이기도 하고, 내부의 어떤 면을 자른 형태로도 보여야 하므로 정확하게 전립선과 배경을 구분하여야 한다. 특히 경계를 구분할 때, 전립선의 중간 부분은 상대적으로 구분하기 쉬우나, 기저부와 첨단부는 불확실한 부분이 많으므로 경계를 구분하기기 매우 어렵다. 이에, 본 논문은 평균 형상 모델을 적용하여 전립선 경계를 추출하는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 기존의 방법에 비해 우수함을 보인다.
This study analyses patent information of apparel design using computer technology and researches the trend of patent application focused on International Patent Classification. In terms of trend by filling data, Patent application started first in 1974 and increased sharply in 1993 with 14 cases and increased to 25 cases in 2000. In case of Korea, they began somewhat late in 1996, but reached a similar level with the leading country in 2000. In terms of trend by applicant, Gerber Garment Technology, Inc. filed 7 cases TORAY IND INC, filed 6 cases Levi Strauss & Co. filed 4 cases, NEC HOME ELECTRONICS LTD filed 3 cases, TOYOBO CO LTD filed 3 cases. Japanese companies occupied 52% and United States's companies occupied 48%. In terms of trend by country, foreigner occupied 47% of the patents filed by United State. Japanese take up 10% of total patent of United States. Korean occupied 84% of total patent of Korea and foreigner, american occupied 16% of the patents filed by Korea. In regared to International Patent Classification, in the section level G filed 92 cases(53%). In class level, G06 marked the first place in United States, Japan, and Korea. In subclass level, G06F marksed the first place with 74 cases. G06T and A61B were regarded as the new technologies. The new technologies are representing the dimensions of garment or computer-rendered model, providing the virtual reality through the texture mapping, digital dressing room or virtual dressing, and performing or retriving display on a screen for the result of changing pattern ao dress design, The technologies of core patent are designing or producing custom manufactured item, providing or prealtering the data for pattern making and visually displaying, interactively generating or previewing of various articles.
인터넷에 3차원 GSIS 데이터를 제공하기 위해서는 VRML로 3차원 지형을 생성하는 방법과 지형공간정보 데이터의 자동연결 방법에 관한 연구가 필요하다. VRML은 3차원 물체들의 상호관계를 표현하는데 표준적인 언어로서 온라인상에 연결된 가상의 세계를 시뮬레이션할 때 쓰인다. 이는 가상세계를 표현할 뿐만 아니라 파일로 저장하여 웹 이용자들 중의 한사람에게 가상세계를 보여줄 수도 있다. 본 연구에서는 수치지도 데이터, 항공사진, VRML 스크립터로 구성된 VRML모델을 이용하는 인터넷상에서 3차원 GSIS를 제공하는 방법을 보여주고자 한다. 인터넷상에서 3차원 GSIS 제공하는 것과 항공사진들을 이용해서 정밀하게 지도를 제작하는 방법을 알아보며 VRML로 수치지도와 항공사진으로 3차원 영상을 만들기 위해 어떠한 데이터가 가장 효율적인지 비교하였으며 3차원 지형데이터의 인터넷제공 방법에 대해 연구하였다.
본 논문에서는 문자 영역의 패턴을 분석하여 배경 영역을 제거하는 방법을 제안하였다. 명암이 일정한 영역을 구분하는 MSER(Maximally Stable External Regions)방법의 문자 검출에서는 배경 영역이 포함되어 검출되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연 이미지에서 MSER 방법을 사용하여 명암 값이 차이가 나는 영역과 차이가 나지 않는 영역 즉 문자 영역과 배경 영역을 구해 변화율을 계산하여 배경을 제거하였다. 그러나 배경이 제거된 이미지에서 일부 제거되지 않는 배경 영역이 생겨 LBP(Local Binary Patterns)방법을 사용하여 이미지에서 균일한 값을 갖는 영역을 문자 영역이라고 판단하고 문자를 검출하였다. 실험 데이터는 배경이 단순한 이미지, 문자가 정면으로 구성된 이미지, 문자가 기울어진 이미지 등의 다양한 자연 이미지를 실험하였다. 제안하는 방법을 기존의 MSER, MSER+LBP 방법의 문자 검출 방법과 비교하였을 때 약 1.73%로 높은 검출률을 보였다.
본 논문은 채널 강조(Channel Attentin)와 공간 강조(Spatial Attention) 방법을 결합한 딥 러닝 기반의 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도 과정에서 질감, 특징과 같은 주변 픽셀의 변화량이 큰 고주파 성분의 복원이 중요하다. 채널 강조와 공간 강조를 결합한 특징 강조를 이용한 초해상도 방법을 제안하였다. 기존의 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법은 깊은 네트워크의 학습이 어려우며, 고주파 성분의 강조가 부족하여 윤곽선이 흐려지거나 왜곡이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 스킵-커넥션(Skip Connection)을 적용한 채널 강조와 공간 강조를 결합한 강조 블록과 잔차 블록(Residual Block)을 사용하였다. 방법으로 추출한 강조된 특징 맵을 부-픽셀 컨볼루션(Sub-pixel Convolution)을 통해 특징맵을 확장하여 초해상도를 진행하였다. 이를 통해 기존의 SRCNN과 비교하여 약 PSNR는 5%, SSIM은 3% 향상되었으며 VDSR과 비교를 통해 약 PSNR는 2%, SSIM은 1% 향상된 결과를 보였다.
제주도 응회환 중 하나인 송악산은 약 3800년 전에 형성되었고, 송악산의 조면현무암에는 스피넬 페리도타이트라는 맨틀암석이 포획되어 있다. 스피넬 페리도타이트의 크기는 2 cm 이하이고, 감람석, 사방휘석, 단사휘석, 스피넬로 구성되어져 있다. 스피넬 페리도타이트 구성광물들의 중심부와 연변부의 화학조성이 유사한 것은 스피넬 페리도타이트가 모암 마그마에 포획되기 전 평형상태에 있었다는 것을 의미이다. 평형온도는 지하 약 55~60km 깊이에서 약 915~968℃ 이다. 네오블라스트 광물을 많이 함유하고 있는 스피넬 페리도타이트는 잔쇄반상조직을 보이고, 구성광물 중 감람석이 킹크밴드를 보이는 것은 송악산 상부맨틀이 변형 받았음을 지시한다. 약 5~7%의 분별용융작용과 규산염 용융체에 의한 은폐교대작용을 경험한 송악산 스피넬 페리도타이트는 모암 마그마에 포획된 후 약 15일이라는 빠른 기간 만에 지표에 올라왔다.
Kendal R. Howard;Cheyenne L. Runyan;Allen B. Poe;Andrew M. Cassens;Lea A. Kinman
Animal Bioscience
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제37권1호
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pp.116-122
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2024
Objective: This research was conducted to evaluate the effects of citrus fiber (CF) as a natural alternative to sodium tripolyphosphate (STPP) in marinated broiler boneless chicken breast and inside beef skirt on overall retention rate, shear force, and consumer sensory attributes. Methods: Five different marinade formulations were targeted to include 0.9% salt, either 0.25% or 0.50% STPP or CF and water on a finished product basis. Water and salt only were considered the negative control (CON). Chicken breasts (n = 14) and inside beef skirt (n = 14) were randomly assigned to a treatment, raw weights recorded and then placed in a vacuum tumbler. Marinated weights were recorded, individually packed, and randomly assigned to either retail display for 10-day retention rate, shear force analysis, cook loss, or consumer sensory panel. Results: Pickup percentage, and overall retention was similar among treatments for chicken breast and inside beef skirt. Citrus fiber treatments resulted in higher cooking loss compared to the CON in chicken breast; though, CF050 resulted in similar cooking loss compared to STPP025 in inside beef skirt. No differences were found in sensory attributes for chicken breast, however, WBSF data showed CF025 was tougher than CF050, STPP050, and CON. Inside beef skirt with CF050 were least liked overall by the consumer panel. Conclusion: Citrus fiber included in marinades at a lower percentage rate can produce similar texture characteristics, and sensory properties compared with those marinated with STPP.
본 논문은 전역적 대비를 보존하는 동시에 경계 정보를 정확히 보존할 수 있는 혼합 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 제안한다. 우선, 넓은 동적 영역 (High Dynamic Rangae: HDR) 영상을 낮은 동적 영역 (Low Dynamic Range: LDR) 디스플레이에 적합하게 압축하기 위해 인간의 시각 시스템 (Human Visual System: HVS)에 기반한 임계 값 대 밝기 값 (Threshold vs. Intensity: TVI) 함수와 영상의 대비를 사용하였으며 이에 따라 영상의 전역적인 대비를 보존할 수 있었다. 또한, 가이디드 영상 필터링 (Guided Image Filtering: GIF)을 이용하여 검출된 경계 정보와 변화감지역 (Just Noticeable Difference: JND) 모델의 공간적 마스킹을 이용하여 검출된 경계 정보를 결합함으로써 영상의 경계를 보존하고 출력 영상의 인지적 화질을 향상시켰다. 기존에 TMO들은 크게 전역적 톤 매핑 (Global Tone Mapping: GTM)과 지역적 톤 매핑 (Local Tone Mapping: LTM)으로 분류되었다. GTM은 전역적인 대비를 보존하며 구현이 단순해 실행시간이 빠르다는 장점이 있지만 영상의 경계 정보가 손실되며 지역적 대비를 보존하지 못하는 단점이 있었다. 반면 LTM은 영상의 지역적 대비와 경계 정보를 잘 보존하였지만 경계 영역에서의 헤일로 열화 현상의 발생과 같이 일부 영역이 부자연스럽게 표현되는 경우가 발생하였으며 GTM과 비교하여 높은 계산 복잡도를 가졌다. 따라서 본 논문에서는 GTM과 LTM의 장점을 결합하여 전역적인 대비를 보존하는 동시에 영상의 경계 정보를 보존하는 TMO를 제안하였으며 실험결과를 통해 제안하는 톤 매핑 기법이 인지적 화질 측면에서 성능이 우수한 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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